SKILLEMALL.ai

BF rag-architecture-review

Проанализируйте существующую систему Retrieval-Augmented Generation и найдите причину ее низкой производительности. Используйте, когда вас просят проанализировать или провести аудит конвейера RAG, диагностировать неправильные/необоснованные ответы из функции «чат с вашими документами» или улучшить уже созданного помощника по знаниям. Предоставляет поэтапный обзор — прием, разбиение на части, извлечение, ранжирование, генерация, оценка — с приоритетными выводами, основными причинами и конкретными исправлениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review an existing Retrieval-Augmented Generation system and find why…»

Review an existing Retrieval-Augmented Generation system and find why it underperforms. Use when asked to review or audit a RAG pipeline, diagnose wrong/ungrounded answers from a 'chat with your docs' feature, or improve an already-built knowledge assistant. Produces a staged review — ingestion, chunking, retrieval, reranking, generation, evaluation — with prioritised findings, root causes, and concrete fixes.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 957 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Проанализируйте существующую систему Retrieval-Augmented Generation и найдите причину ее низкой производительности.

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../rag-design-doc/SKILL.md, ../ai-eval-plan/SKILL.md

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../rag-design-doc/SKILL.md, ../ai-eval-plan/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: rag-architecture-review (mohitagw15856/pm-claude-skills)

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../rag-design-doc/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../ai-eval-plan/SKILL.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../rag-design-doc/SKILL.md, ../ai-eval-plan/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../rag-design-doc/SKILL.md, ../ai-eval-plan/SKILL.md
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 957 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.